Créez votre propre application Web de détection d'objets avec YOLOv5 et Streamlit /detection APP

Build your own object detection web application with YOLOv5 and Streamlit

Dans cette vidéo,
nous allons vous montrer comment créer votre propre application Web de détection d'objets en utilisant le modèle YOLOv5 et la bibliothèque Streamlit. Cette application vous permettra d'analyser des images et de détecter automatiquement divers objets présents dans celles-ci.
Suivez les étapes ci-dessous pour apprendre à créer cette application.

Introduction à YOLOv5 et Streamlit : Nous commencerons par présenter brièvement YOLOv5, un algorithme de détection d'objets en temps réel, et Streamlit, un outil pour créer rapidement des applications Web en Python.

Installation des dépendances : Nous expliquerons comment installer les bibliothèques nécessaires, telles que Streamlit, PyTorch, OpenCV et PIL, à l'aide de pip.

Création du script de détection d'objets : Nous passerons en revue le code Python pour charger le modèle YOLOv5 pré-entraîné, effectuer la détection d'objets sur les images téléchargées et afficher les résultats à l'aide de Streamlit.

Explication du code : Nous expliquerons en détail les différentes parties du code, y compris les fonctions pour charger le modèle, effectuer la détection d'objets et créer l'interface utilisateur de l'application Streamlit.

Rejoignez-nous pour apprendre comment créer votre propre application de détection d'objets en utilisant YOLOv5 et Streamlit, et découvrez comment vous pouvez adapter cette approche pour répondre à vos propres besoins en matière de détection d'objets.

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In this video,
we will show you how to create your own object detection web application using the YOLOv5 model and the Streamlit library. This application will allow you to analyze images and automatically detect various objects present in them.
Follow the steps below to learn how to create this application.

Introduction to YOLOv5 and Streamlit: We will start with a brief introduction to YOLOv5, a real-time object detection algorithm, and Streamlit, a tool for quickly creating web applications in Python.

Installing dependencies: We will explain how to install the necessary libraries, such as Streamlit, PyTorch, OpenCV and PIL, using pip.

Creating the object detection script: We will review the Python code to load the pre-trained YOLOv5 model, perform object detection on the downloaded images and display the results using Streamlit.

Code Explanation: We will explain in detail the different parts of the code, including the functions to load the model, perform object detection, and create the Streamlit application user interface.

Join us to learn how to create your own object detection application using YOLOv5 and Streamlit, and discover how you can adapt this approach to meet your own object detection needs.

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[yannkefeleck]

Bravo Mr Apetcho...très bonne explication et bonne continuation dans la vulgarisation des NTIC du point de vu du développeur

[menachemtech]

Merci d'avance sylvestre, j'ai pas encore regardé la vidéo mais je cherchais comment faire ca depuis longtemps

[michaelkraousy]

Svp aide moi à créer un application de détection d’objets c’est un devoir (labo) si vous pouvez m’aider?

[maslowmbouolangtiotsa]

bonjour j'aimerais savoir comment je pourrais faire pour integrer un model yolo dans une application dextop (je l'ai fait en pyqt5)🙏🙏🙏

[afriquemodel]

As tu un Instagram on peut échanger ?j’ai eu à travailler sur tensorflow